import sys,os

import numpy as np

sys.path.append(os.pardir)
from common.functions import *
from common.gradient import numerical_gradient
class TwoLayerNet:
    # 输入层神经元数量、隐藏层神经元数量、输出层神经元数量
    def __init__(self,input_size,hidden_size,output_size,weight_init_std=0.01):

        #初始化权重
        self.params = {}
        self.params['W1'] = weight_init_std * np.random.rand(input_size,hidden_size)  # 这里的初始话权重时随机的，不过它符合高斯分布
        self.params['b1'] = np.zeros(hidden_size)  # 偏置使用0进行初始化
        self.params['W2'] = weight_init_std * np.random.rand(hidden_size,output_size)
        self.params['b2'] = np.zeros(output_size)

    # 使用神经网络进行推理
    def predict(self, x):
        W1,W2 = self.params['W1'],self.params['W2']
        b1,b2 = self.params['b1'],self.params['b2']

        a1 = np.dot(x, W1) + b1
        z1 = sigmoid(a1) #使用激活函数转换为输出
        a2 = np.dot(z1, W2) + b2 #计算权和
        y = softmax(a2) #输出层使用softmax这个分类激活函数

        return y

    # x:输入数据， t：监督数据
    # 计算损失函数值
    def loss(self, x, t):
        y = self.predict(x)  # 得到输出

        return cross_entropy_error(y, t)  # 交叉熵误差计算损失函数值

    # 计算识别精准度
    def accuracy(self, x, t):
        y = self.predict(x)  # 得到输出
        y = np.argmax(y, axis=1)
        t = np.argmax(t, axis=1)

        accuracy = np.sum(y == t) / float(x.shape[0])
        return accuracy

    # 获取各层权重偏置的梯度
    def numerical_gradient(self, x, t):
        loss_W = lambda W: self.loss(x, t)  # 在权重参数和损失函数值之间建立较为直接的函数关系

        grads = {}
        grads['W1'] = numerical_gradient(loss_W, self.params['W1'])  # 获取第一层权重的梯度
        grads['b1'] = numerical_gradient(loss_W, self.params['b1'])  # 获取第一层偏置的梯度
        grads['W2'] = numerical_gradient(loss_W, self.params['W2'])  # 获取第二层权重的梯度
        grads['b2'] = numerical_gradient(loss_W, self.params['b2'])  # 获取第二层偏置的梯度

        return grads

    # 计算权重参数梯度高速版，后面再说，太好了，现在先用一下，低速版实在太慢了
    def gradient(self, x, t):
        W1, W2 = self.params['W1'], self.params['W2']
        b1, b2 = self.params['b1'], self.params['b2']
        grads = {}

        batch_num = x.shape[0]

        # forward
        a1 = np.dot(x, W1) + b1  # 求和
        z1 = sigmoid(a1)  # 激活
        a2 = np.dot(z1, W2) + b2  #求和
        y = softmax(a2)  #输出层激活

        # backward
        dy = (y - t) / batch_num
        grads['W2'] = np.dot(z1.T, dy)
        grads['b2'] = np.sum(dy, axis=0)

        da1 = np.dot(dy, W2.T)
        dz1 = sigmoid_grad(a1) * da1
        grads['W1'] = np.dot(x.T, dz1)
        grads['b1'] = np.sum(dz1, axis=0)

        return grads



